# coding:utf-8
"""
1.获取数据集
2.数据基本处理（该案例中省略）
3.特征工程（该案例中省略）
4.机器学习
5.模型评估（该案例中省略）
"""
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 获取数据
x = [[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]]
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]

# 模型训练
# 1.实例化一个估计器
estimator = LinearRegression()

# 2.调用fit方法，进行模型训练
estimator.fit(x, y)

# 查看一下系数值
coef = estimator.coef_
print('系数是:\n', coef)

# 预测：
print('预测值是:\n', estimator.predict([[80, 100]]))
